我试图通过运行下面的命令将HWIOAuthBundle添加到我的项目中。

composer require hwi/oauth-bundle php-http/guzzle6-adapter php-http/httplug-bundle

HWIOAuthBundle github: https://github.com/hwi/HWIOAuthBundle

当我试图运行作曲家要求,我得到了内存错误。

Using version ^0.6.0@dev for hwi/oauth-bundle Using version ^1.2@dev for php-http/guzzle6-adapter Using version ^1.10@dev for php-http/httplug-bundle ./composer.json has been updated Loading composer repositories with package information Updating dependencies (including require-dev) PHP Fatal error: Allowed memory size of 1610612736 bytes exhausted (tried to allocate 67108864 bytes) in phar:///usr/local/Cellar/composer/1.4.2/libexec/composer.phar/src/Composer/DependencyResolver/Solver.php on line 220 Fatal error: Allowed memory size of 1610612736 bytes exhausted (tried to allocate 67108864 bytes) in phar:///usr/local/Cellar/composer/1.4.2/libexec/composer.phar/src/Composer/DependencyResolver/Solver.php on line 220

我尝试在我的php.ini文件中设置内存限制为2G,但没有工作。我找到我的php.ini通过运行php -i | grep php.ini


当前回答

在你的PHP目录中找到PHP .ini,如果xampp在xampp/PHP中 和内部php.ini文件更新内存限制:512M到2048M

其他回答

由于之前的答案都不包括set,所以我花了一点时间来弄清楚如何在Windows中做到这一点而不改变php.ini,但下面是对我有效的方法:

set COMPOSER_MEMORY_LIMIT=-1
composer require hwi/oauth-bundle php-http/guzzle6-adapter php-http/httplug-bundle

最近发现,Composer在具有大量历史标记的包上消耗了大量CPU +内存。看到作曲家/作曲家# 7577

这个问题的解决方法是使用symfony/flex或https://github.com/rubenrua/symfony-clean-tags-composer-plugin

composer global require rubenrua/symfony-clean-tags-composer-plugin

苹果笔记本电脑: 执行命令sudo nano ~/。bash_profile编辑bash_profile,然后在该文件中添加别名composer="COMPOSER_MEMORY_LIMIT=-1 composer",然后保存并退出。

希望这样能解决问题;编码快乐!

Windows 10;

后藤C: \ ProgramData ComposerSetup \ bin

编辑:composer.bat并在最后一行添加memory_limit=-1,如下所示。

@echo OFF
:: in case DelayedExpansion is on and a path contains ! 
setlocal DISABLEDELAYEDEXPANSION
php -d memory_limit=-1 "%~dp0composer.phar" %*

问题解决了;)

在我的情况下,我试图安装Laravel框架没有说明xampp服务器(或apache服务器)在我的windows系统,我得到以下错误

致命错误:允许的1610612736字节内存耗尽

当我启动xampp服务器(或apache服务器)时,它就开始安装laravel框架,错误就消失了。

所以有时候你必须检查这个,否则它会比平时花费更长的时间,消耗更多的内存,结果大小会被耗尽。